데이터의 나이는 얼마나 됩니까?#
데이터 적시성은 Methanex NZ에서 일하는 동안 제가 식별한 6가지 기준 중 하나입니다. 새로운 정보는 훨씬 더 큰 가치를 가집니다! 최근 연구자들은 차세대 무선 네트워크(5G)에서 정보의 나이(AoI)를 최소화하기 위해 센서 및 IoT 장치로부터 데이터 수집을 스케줄링하는 알고리즘을 제안하고 있습니다.
데이터 품질#
Methanex NZ에서 근무하는 동안 데이터 품질에 대한 연구를 수행했으며, 데이터 품질을 평가할 때 식별한 주요 포인트는 다음과 같습니다.
- 데이터 적시성, 사용 시점의 데이터 가치
- 완전성, 누락된 필드 없이 시스템의 데이터 측정.
- 일관성, 데이터가 일관되게 유지되는 측정.
- 신뢰성, 데이터 소스에 대한 신뢰.
- 정확성, 데이터가 현실을 얼마나 잘 나타내는지.
- 무결성, 소스의 수와 데이터 일관성 수준.
데이터 세대에 오신 것을 환영합니다.#
정보의 나이#
정보의 나이는 데이터의 신선도와 관련이 있습니다[1]. 정보의 나이에 대한 최근의 물결은 4G에서 5G로의 전환 때문입니다. 5G에서는 사물 인터넷(IoT) 장치 및 기계 유형 통신(MTC)에 서비스를 제공하는 무선 기술에 더 많은 초점이 맞춰집니다[2].
AoI에 대한 최신 연구#
초고신뢰 저지연 네트워크에서 정보의 나이를 최적화하기 위한 강화 학습 기반 스케줄링 알고리즘 [1]
이 논문에서 저자는 현재 상태를 기반으로 지속적으로 데이터를 전송하는 여러 센서가 있는 공장 환경을 고려합니다. 이러한 센서에는 장치 내 저장소가 포함되어 있지 않습니다. 따라서 센서의 현재 상태를 기록하려면 원격 스케줄러가 신호를 선택해야 합니다. 다른 센서의 신호는 스케줄러의 액세스 포인트에서 무시됩니다. 따라서 시간에 민감한 요구 사항이 위반되지 않도록 이기종 센서를 최적으로 선택하는 스케줄러에게 딜레마가 발생합니다. “URLLC 용어 최소화는 각 센서의 AoI가 미리 정의된 임계값을 초과할 확률이 최소가 되도록 보장함으로써 표현됩니다.” 저자는 제안된 공식을 해결하기 위한 기계 학습 기반 접근 방식을 제안합니다.
상관 관찰을 가진 센서로부터의 정보의 나이 최소화 [3]
이 논문에서 저자는 “상관 센서 정보를 가진 일반적인 설정에서 평균 AoI"를 연구합니다. 동일한 소스에서 발생하는 액세스 포인트로 전송되는 중복 데이터의 양을 최소화할 수 있습니다. 이를 위해서는 다양한 전송 속도 및 데이터 크기를 가진 센서로부터 데이터를 수신하도록 액세스 포인트를 스케줄링하는 지능형 정책이 필요합니다. 기계 학습 기반 정책은 스케줄러가 센서의 소스 데이터를 식별하고 전체 정보의 나이를 최소화하기 위해 최소량의 데이터를 수신할 수 있도록 합니다.
